在NumPy中计算数组的按元素位非

要在Python NumPy中按元素计算数组的按位非，请使用 **numpy.bitwise_not()** 方法。该方法计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位非。此ufunc实现了C/Python运算符˜。

where参数是在输入上广播的条件。在条件为True的位置，out数组将设置为ufunc结果。在其他位置，out数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的out=None创建未初始化的out数组，则其中条件为False的位置将保持未初始化状态。

步骤

首先，导入所需的库：

import numpy as np

创建一个二维数组：

arr = np.array([[92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])

显示我们的数组：

print("Array...
",arr)

获取数据类型：

print("
Array datatype...
",arr.dtype)

获取数组的维度：

print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

获取数组的形状：

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

获取数组的元素个数：

print("
Elements in the Array...
",arr.size)

要按元素计算数组的按位非，请使用numpy.bitwise_not()方法：

print("
Result (bit-wise NOT)...
",np.bitwise_not(arr))

示例

import numpy as np

# Create a 2d array
arr = np.array([[92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])

# Displaying our array
print("Array...
",arr)

# Get the datatype
print("
Array datatype...
",arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr.size)

# To compute the bit-wise NOT of an array element-wise, use the numpy.bitwise_not() method in Python Numpy
print("
Result (bit-wise NOT)...
",np.bitwise_not(arr))

输出

Array...
[[92 81 98 45]
[22 67 54 69]
[69 80 80 99]]

Array datatype...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(3, 4)

Elements in the Array...
12

Result (bit-wise NOT)...
[[ -93 -82 -99 -46]
[ -23 -68 -55 -70]
[ -70 -81 -81 -100]]

更新于：2022年2月17日

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